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分析型CRM不能脫離數據倉庫

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類別:CRM系統訪問量:1670編輯:guyuhua 日期:2024-11-01 20:58:00

    

來源:  北京軟件開發公司 

 

 

    目前客戶關系管理CRM引起了海內外的空前關注,這種趨勢的出現決非偶然,簡而言之,是市場競爭不斷激化和信息技術不斷發展的必然結果。一方面,企業要想在競爭中獲得優勢無非有兩種主要途徑:改善業務流程,提高效率,降低內部成本;開拓市場,保持現有客戶的同時,增加新客戶。過去,前者一直是企業追逐的目標,包括技術、工藝的改進,業務流程的再造以及辦公自動化等等,雖然取得了顯著的效果,然而降低內部成本可挖掘的潛力畢竟是有限的。另一方面,隨著信息技術的發展,客戶擁有了比以往任何時候都多的對鏟平和服務進行選擇和比較的機會與權力,以客戶為主導的牽拉型市場已經形成。良好的客戶關系將成為企業追求利潤的重要資產。

    分析型CRM不能脫離數據倉庫而存在,主要表現在以下方面:

    1.數據倉庫有助于業務整合

    在CRM中,主要涉及到銷售、市場和服務這三個部門,客戶信息同城被分割在這三個部門的內部。分析型CRM要進行客戶行為分析,進而改善服務水平,提升客戶價值,首先要對三個部門進行整合。這種整合不僅表現在數據的集成上,更表現在業務流程的協調上。數據倉庫環境為三個部門提供了統一的平臺。一方面,數據倉庫將銷售部門和服務部門的客戶數據集中起來,進行分析,發現交叉銷售,增量銷售 以及潛在客戶等市場機會,將分析結果傳遞給市場專員,制定有效的營銷策略。另一方面針對數據倉庫分析得到的不同類型的市場機會,企業可以確定客戶關照的業務流程。依照這些業務流程,銷售部門和服務可以及時地進行響應,從而通過與客戶的交互達到客戶關照和提高利潤的目的。

 數據倉庫模型

    2.數據倉庫可以進行數據的清洗和集中

    分析型CRM要對客戶信息進行分析,首先要保證數據的準確和全面。在企業的運作過程中積累了大量的數據,而這些數據通常分散地分布在各個業務系統中。對于分析型CRM而言,數據源可能是操作型CRM、協作型CRM以及企業后臺業務系統,這些分散的數據源缺乏一致性,不能面向決策分析。數據倉庫的構建,對數據進行集中、清潔和轉換,將數據轉換為決策分析所需要的類型,提供一個一致的、準確的、全面的、面向決策的信息平臺。

    3.數據倉庫用以進行數據分析

    數據倉庫 借助于OLAP工具和數據挖掘工具,提供了強大的分析功能,數據倉庫可以對客戶信息和客戶行為進行分析,從而達到保留重點客戶,發現潛在客戶,進行“一對一營銷”等目的。

    乾元坤和組建了專門CRM軟件開發部門,針對政府和企業開發電子政務系統和企業管理系統,促進社會快速和諧的發展;給企業提供放心的辦公系統,讓企業實現無紙化辦公,提高運營效率,減少運營成本,更好的服務客戶和社會。

 

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